Machine Learning ist in aller Munde – und doch setzen viele Unternehmen weiterhin auf Business Intelligence. Ist BI veraltet oder unverzichtbar? Dieser Blogbeitrag zeigt, warum BI trotz der Fortschritte in der KI-Technologie weiterhin eine wichtige Rolle spielt.
Was ist Business Intelligence?
Business Intelligence (BI) umfasst eine Reihe von Technologien, Anwendungen und Prozessen, die Unternehmen dabei unterstützen, auf Daten zuzugreifen, diese zu bereinigen, zu analysieren und daraus aussagekräftige Informationen zu gewinnen. Ziel ist es, datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen, Markttrends zu erkennen und Geschäftsstrategien gezielt zu überprüfen und weiterzuentwickeln. BI konzentriert sich vor allem auf historische und aktuelle Daten.
Moderne BI-Tools stellen diese Informationen in benutzerfreundlichen Dashboards dar und ermöglichen es auch Fachleuten ohne vertiefte IT-Kenntnisse, Daten aufzubereiten und visuell verständlich darzustellen. Dies verbessert die Entscheidungsfindung, steigert die Effizienz und erhöht die Transparenz. In Kombination mit prädiktiven Analysemodellen können Unternehmen zudem frühzeitig auf Marktveränderungen reagieren – ein klarer Wettbewerbsvorteil.
Was ist Machine Learning?
Machine Learning (ML) ist derzeit in aller Munde – nicht zuletzt, weil es sich um ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz handelt. Die Technologie ermöglicht es, grosse Datenmengen zu verarbeiten und daraus mit Hilfe von Algorithmen automatisch zu lernen, ohne dass jeder einzelne Schritt manuell programmiert werden muss. Dadurch wird das System immer leistungsfähiger.
ML-Modelle sind in der Lage, Muster zu erkennen und darauf basierend Entscheidungen zu treffen. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto präziser kann ein Algorithmus seine Aufgabe erfüllen. Aus diesem Grund wird ML vor allem bei komplexen Fragestellungen wie prädiktiven Analysen, Bilderkennung oder der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt.
Gemeinsamkeiten und Unterschiede
Der zentrale gemeinsame Nenner von BI und ML liegt auf der Hand: Daten. Beide Technologien unterstützen Unternehmen dabei, fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen – allerdings auf unterschiedliche Art und Weise.
BI konzentriert sich auf die Analyse und Interpretation vorhandener Daten. Es beantwortet Fragen wie «Was ist passiert» und «Warum ist es passiert». Im Gegensatz dazu blickt ML in die Zukunft. Durch den Einsatz von Algorithmen können Vorhersagen getroffen und sogar automatisierte Entscheidungen vorgeschlagen werden – also Antworten auf Fragen wie «Was könnte passieren?» oder «Wie erreichen wir ein gewünschtes Ergebnis?».
Technisch gesehen arbeitet BI meist mit strukturierten, relationalen Datenbanken und klassischen Data Warehouses – etwa mit Verkaufszahlen oder Website-Analysen. ML hingegen kann auch unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder oder Videos verarbeiten. Für zuverlässige Prognosen sind grosse und gut aufbereitete Datenmengen notwendig, um die Algorithmen zu trainieren.
Auch bei den erforderlichen Fähigkeiten gibt es Unterschiede: Für BI reichen in der Regel solide Kenntnisse in Datenanalyse und Visualisierung aus. Tools wie Power BI, Tableau oder Qlik machen den Einstieg auch für Personen aus dem Business zugänglich. ML hingegen erfordert vertiefte Kenntnisse in Programmierung, Data Science, Data Mining und fortgeschrittener Statistik.
Warum BI trotz ML relevant bleibt
Trotz der beeindruckenden Möglichkeiten von ML bleibt BI in der Geschäftswelt unverzichtbar. Vor allem dort, wo überwiegend strukturierte, historische Daten verarbeitet werden und eine retrospektive Analyse für die Entscheidungsfindung ausreichend ist, bleibt BI die effizientere und kostengünstigere Lösung.
Denn: Die Einführung von ML erfordert grosse Datenmengen, spezifisches Fachwissen sowie erhebliche Investitionen in Infrastruktur und Know-how. Wer hingegen in erster Linie verstehen will, wie das Unternehmen bisher gelaufen ist, und auf dieser Basis Entscheidungen treffen will, ist mit BI besser bedient.
Andererseits – wenn ein Unternehmen proaktiv in die Zukunft blicken, Muster erkennen und automatisiert Handlungsempfehlungen generieren will, dann führt langfristig kein Weg an ML vorbei.
Takeaway
Business Intelligence und Machine Learning sind keine Gegensätze, sondern ergänzen sich. Während BI Transparenz über Vergangenheit und Gegenwart schafft, bietet ML einen Blick in die Zukunft. Welcher Ansatz der richtige ist, hängt von den Geschäftszielen, den verfügbaren Ressourcen und den Kompetenzen im Unternehmen ab. Erfolgreich sind die Unternehmen, denen es gelingt, beide Technologien gezielt und sinnvoll zu kombinieren, um datengetrieben zu agieren – heute und in Zukunft.
Dieser Blog-Beitrag wurde mit Unterstützung von KI erstellt.
